Amérique du sud 2015. Enseignement spécifique EXERCICE 3 (5 points) (commun à tous les candidats) Partie A Le chikungunya est une maladie virale transmise d un être humain à l autre par les piqûres de moustiques femelles infectées. Un test a été mis au point pour le dépistage de ce virus. Le laboratoire fabriquant ce test fournit les caractéristiques suivantes : -laprobabilitéqu unepersonneatteinteparlevirusaituntest positif est de 0, 98 ; -laprobabilitéqu unepersonnenonatteinteparlevirusaituntestpositifestde0, 01. On procède à un test de dépistage systématique dans une population «cible». Un individu est choisi au hasard dans cette population. On appelle : - l événement : «L individu choisi est atteint du chikungunya» - l événement : «Le test de l individu choisi est positif» On notera (respectivement )l événement contraire de l événement (respectivement ). On note p (0 p 1) laproportiondepersonnesatteintesparlamaladiedanslapopulation cible. 1) a) Recopier et compléter l arbre de probabilité ci-dessous. b) Exprimer P ( ), P ( ) puis P ( ) en fonction de p. 2) a) Démontrer que la probabilité de sachant est donnée par la fonction f définie sur [0, 1] par : b) Etudier les variations de la fonction f. f(p) = 98p 97p +1. 3) On considère que le test est fiable lorsque la probabilité qu une personne ayant un test positif soit réellement atteinte du chikungunya est supérieure à 0, 95. En utilisant les résultats de la question 2., àpartirdequelleproportionp de malades dans la population le test est-il fiable? Partie B En juillet 2014, l institut de veille sanitaire d une île, en s appuyant sur les données remontées par les médecins, publie que 15 % de la population est atteinte par le virus. Comme certaines personnes ne consultent pas forcément leur médecin, on pense que la proportion est en réalité plus importante. Pour s en assurer, on se propose d étudier un échantillon de 00personnes choisies au hasard dans cette île. La population est suffisamment importante pour considérer qu un teléchantillonrésultedetiragesavecremise. On désigne par X la variable aléatoire qui, à tout échantillon de 00personnes choisies au hasard, fait correspondre le nombre de personnes atteintes par le virus et par F la variable aléatoire donnant la fréquence associée. 1) a) Sous l hypothèse p =0, 15, déterminerlaloidex. b) Dans un échantillon de 00personnes choisies au hasard dans l île, on dénombre 197 personnes atteintes par le virus. Quelle conclusion peut-on tirer de cette observation à propos du chiffre de 15 % publié par l institut de veille sanitaire? Justifier. (On pourra s aider du calcul d un intervalle de fluctuation au seuil de 95 %.) http ://www.maths-france.fr 1 c Jean-Louis Rouget, 2015. ous droits réservés.
2) On considère désormais que la valeur de p est inconnue. En utilisant l échantillon de la question 1. b., proposer un intervalle de confiance de la valeur de p, au niveau de confiance de 95 %. Partie C Le temps d incubation, exprimé en heures, du virus peut être modélisé par une variable aléatoire suivant une loi normale d écart type σ =. On souhaite déterminer sa moyenne µ. La représentation graphique de la fonction densité de probabilité de est donnée en annexe. 1) a) Conjecturer, à l aide du graphique, une valeur approchée de µ. b) On donne p( <1) = 0, 18. Hachurersurlegraphiqueundomainedontl airecorrespondàlaprobabilité donnée. 2) On note la variable aléatoire égale à µ. a) Quelle loi la variable aléatoire suit-elle? b) Déterminer une valeur approchée à l unité près de la moyenne µ de la variable aléatoire et vérifier la conjecture de la question 1. http ://www.maths-france.fr 2 c Jean-Louis Rouget, 2015. ous droits réservés.
FEUILLE ANNEXE (à rendre avec la copie) Annexe, Exercice 3 Courbe représentative de la fonction densité de la loi normale N ( µ, 2) 80 85 90 95 0 5 1 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 http ://www.maths-france.fr 3 c Jean-Louis Rouget, 2015. ous droits réservés.
EXERCICE 3 : corrigé Partie A Amérique du Sud 2015. Enseignement spécifique 1) a) L énoncé fournit P ( )=0, 98, P ( )=0, 01 et P () =p. Représentonslasituationparunarbrede probabilité. p 0, 98 0, 02 1 p 0, 01 0, 99 b) P ( )=P () P ( )=0, 98p. P ( ) = P ( ) P ( )=0, 01(1 p) =0, 01 0, 01p. Enfin,d après la formule des probabilités totales, 2) a) P ( )=P ( )+P ( ) =0, 98p +0, 01 0, 01p =0, 97p +0, 01. P () = P ( ) P ( ) = 0, 98p 0, 97p +0, 01 = 0, 98p 0 (0, 97p +0, 01) 0 = 98p 97p +1. b) La fonction f est dérivable sur [0, 1] en tant que quotient de fonctions dérivables sur [0, 1] dont le dénominateur ne s annule pas sur [0, 1] et pour tout réel p de [0, 1], f (p) = 98(97p +1) 98p 97 98 (97p +1) 2 = (97p +1) 2. La fonction f est strictement positive sur [0, 1] et donc la fonction f est strictement croissante sur [0, 1]. 3) Le test est fiable quand P () 0, 95 ou encore f(p) 0, 95. f(p) 0, 95 98p 0, 95 98p 92, 15p +0, 95 5, 85p 0, 95 97p +1 0, 95 95 19 p p p 5, 85 585 117. Partie B 1) a) La variable aléatoire X est régie par un schéma de Bernoulli. Eneffet, 00 expériences identiques et indépendantes sont effectuées ; chaque expérience a deux issues : «la personne est atteinte par le virus» avec une probabilité p =0, 15 et «lapersonnen estpasatteinteparlevirus»avecuneprobabilité 1 p =0, 85. La variable aléatoire X suit donc une loi binomiale de paramètres n =00et p =0, 15. Onsaitalorsquepourtout entier k tel que 0 k 00, ( ) 00 P (X = k) = (0, 15) k (0, 85) 00 k. k b) On note tout d abord que n 30 puis np =150et donc np 5 et aussi n(1 p) =850et donc n(1 p) 5. Un intervalle de fluctuation au seuil 95% est [ ] [ ] p(1 p) p(1 p) 0, 15 (1 0, 15) 0, 15 (1 0, 15) p 1, 96,p+1, 96 = 0, 15 1, 96, 0, 15 + 1, 96 n n 00 00 = [0, 127; 0, 173]. http ://www.maths-france.fr 1 c Jean-Louis Rouget, 2015. ous droits réservés.
en arrondissant de manière à élargir un peu l intervalle. La fréquence observée dans l échantillon est f = 197 =0, 197. 00 Cette fréquence n appartient pas à l intervalle de fluctuation et donc on peut affirmer que le pourcentage de 15% publié par l institut de veille sanitaire est faux au risque de se tromper de 5%. 2) Ici, n =00et f =0, 197. Onestdanslesconditionsd utilisationd unintervalledeconfiancecarn 30, nf 5 et n(1 f) 5. Unintervalledeconfianceauniveaudeconfiance95% est [ f 1,f + 1 ] [ = 0, 197 1, 0, 197 + 1 ] = [0, 165; 0, 229] n n 00 00 en arrondissant de manière à élargir un peu l intervalle. La probabilité p appartient à l intervalle [0, 165; 0, 229] avec un niveau de confiance de 95%. Partie C 1) a) Il semble que µ =120. 80 85 90 95 0 5 1 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 b) 80 85 90 95 0 5 1 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 2) a) On sait que suit la loi normale centrée réduite c est-à-dire la loi normale de moyenne 0 et d écart-type 1. b) et donc P ( <1) = P <1 µ<1 µ µ ) ( = P 1 µ ( P 1 µ ) =0, 18 1 µ ( < 1 µ < 1 µ ).Lacalculatricefournit = 0, 91... puis µ =1+ 0, 91...=119, 1... àl unitéprèsparexcès.cecivalidelaconjecturedelaquestion 1)a). http ://www.maths-france.fr 2 c Jean-Louis Rouget, 2015. ous droits réservés.